講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-06-25 09:00
拡張分離型格子HMMに基づく顔画像認識 ○熊木慶介・南角吉彦・徳田恵一(名工大) PRMU2010-46 HIP2010-35 |
抄録 |
(和) |
画像認識システムでは,認識対象の位置,大きさ,回転等の幾何学的な変動に対応する必要がある.これまでに,このような画像の変動に対する正規化が組み込まれた確率モデルとして分離型格子HMMが提案されている.分離型格子HMMでは,横方向,縦方向の2本の状態系列を保持することにより,認識対象の位置や大きさの変動に対応することが可能である.しかし,このモデルでは回転や歪みには対応することができない.
そこで本稿では,画像の各行,各列毎に個別の状態系列を保持するモデルとして拡張分離型格子HMMを提案する.状態系列を増やすことにより,複雑な状態アライメントが可能となるため認識対象の回転や歪みに対応できることが期待される.さらに,変分EMアルゴリズムに基づく学習アルゴリズムを導出し,顔画像認識実験により提案法の有効性を示す. |
(英) |
In image recognition systems, it needs to deal with geometrical variations of an object, e.g. location, size, rotation and etc. Separable lattice hidden Markov models (SL-HMMs) have been proposed as probabilistic models including the normalization process for such variations. SL-HMMs have horizontal and vertical state sequences and makes it possible to model invariances to the size and location of an object. However, SL-HMMs cannot deal with rotation and distortion.
This paper proposes extended separable lattice HMMs which have state sequences corresponding to each row and column of an input image. By complicated state alignments due to increasing the state alignments, the proposed models can deal with rotation and distortion. We also derive a training algorithm based on the variational EM algorithm and evaluate the effectiveness of the proposed model in face recognition experiments. |
キーワード |
(和) |
隠れマルコフモデル / 顔画像認識 / 分離型格子HMM / EMアルゴリズム / 変分近似 / / / |
(英) |
hidden Markov model / face recognition / separable lattice HMM / EM algorithm / variational approximation / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 97, PRMU2010-46, pp. 45-50, 2010年6月. |
資料番号 |
PRMU2010-46 |
発行日 |
2010-06-17 (PRMU, HIP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
PRMU2010-46 HIP2010-35 |